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Enregistrement W4225355767 · doi:10.5430/wjel.v12n3p228

Good and Evil: A Study of Shakespeare’s Macbeth and Kant’s Religion inside Limitations of Plain Reason

2022· article· en· W4225355767 sur OpenAlexvenueno aff
Satyendra Arya, M. Sharma, Sam Raj Nesamony, Shalini Saxena

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueWar, Ethics, and Justification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGood and evilTabooMoral evilForm of the GoodConscienceEpistemologyPolitical ponerologyPhilosophyHuman lifeTerm (time)LawSociologyAestheticsEnvironmental ethicsHumanityPolitical scienceTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Good and evil run as threads through society in varying forms, from the moral issues of one society to the taboo nature of what is believed to be on the wrong side of the law in another. Many people make judgements about good and evil based on expectations of human culture and conscience. But the real issue is whether people consider good and evil to be dynamic forces or simply the 'must do - mustn't do' preferences that human lives are ruled by. The author of this paper intends to outline the nature of good and evil as forces that reside within the human experience rather than external protagonists, as in reality anything in creation can ultimately be deemed destructive except from a short-term viewpoint. Negative effects are not possible in a creative universe; otherwise creation would not have occurred. Good and evil are polar concepts that provide psychological tools to respond to the chaotic nature of life experience, yet they make it impossible to reflect on the longer-term implications of individual actions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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